(An Academic Analysis on Models of AI Application for Higher Education Teaching and Learning)
บทคัดย่อ
เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) กำลังเปลี่ยนภูมิทัศน์ระบบการศึกษาในศตวรรษที่ 21 อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในระดับอุดมศึกษา ซึ่งเป็นแหล่งผลิตกำลังคนคุณภาพเพื่อการพัฒนาประเทศ ทั้งนี้ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) ได้ขับเคลื่อนนโยบาย AI for University ผ่านโครงการอบรม “การประยุกต์ใช้ AI เพื่อการเรียนการสอนระดับอุดมศึกษา” ใน 5 ภูมิภาคทั่วประเทศ เพื่อสร้างความเข้าใจ ทักษะ และความพร้อมของอาจารย์ทุกสาขาวิชาในการบูรณาการ AI สู่ห้องเรียน บทความนี้มุ่งวิเคราะห์รูปแบบการประยุกต์ใช้ AI ในการเรียนการสอน โดยพิจารณาจากแนวทางปฏิบัติจริง ตัวอย่างการใช้งาน และกิจกรรมเชิงปฏิบัติการ รวมถึงเชื่อมโยงกับยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติและการพัฒนา Active Learning ในระดับมหาวิทยาลัย
1. บทนำ
การพัฒนาเทคโนโลยี AI อย่างก้าวกระโดดส่งผลต่อทุกภาคส่วนของสังคม ทั้งเศรษฐกิจ การทำงาน และการใช้ชีวิตประจำวัน ภาคการศึกษาในระดับอุดมศึกษายิ่งต้องปรับตัว เนื่องจากมหาวิทยาลัยคือสถาบันผลิตกำลังคนที่ต้องมีทักษะ ความคิดวิเคราะห์ ความสร้างสรรค์ และความสามารถในการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อรับมือกับความเปลี่ยนแปลงในอนาคต
ด้วยเหตุนี้ การสร้างความรู้ความเข้าใจเรื่อง AI และความสามารถในการประยุกต์ใช้ AI เพื่อการออกแบบการเรียนรู้ จึงถือเป็น ทักษะหลักของอาจารย์ยุคใหม่ การดำเนินโครงการฝึกอบรมโดย สป.อว. ร่วมกับ เนคเทค สวทช. จึงเป็นกลไกสำคัญในการยกระดับคุณภาพการเรียนการสอนของสถาบันอุดมศึกษาทั้งในภาครัฐและเอกชน
2. นโยบาย AI for University และกรอบแนวคิดการประยุกต์ใช้ AI ในมหาวิทยาลัย
2.1 วัตถุประสงค์เชิงนโยบาย
นโยบาย “AI for University” มุ่งหวังให้บุคลากรทางการศึกษาสามารถ
-
เข้าใจ พื้นฐาน AI และประเด็นจริยธรรม
-
ใช้เป็น เพื่อออกแบบการเรียนการสอนรูปแบบใหม่
-
ต่อยอดได้จริง สู่โครงการหรือเครื่องมือการสอนที่ใช้ได้ในบริบทของสาขาวิชาที่หลากหลาย
2.2 ความสอดคล้องกับยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติ
ดร.ศวิต กาสุริยะ รองผู้อำนวยการเนคเทค สวทช. อธิบายว่า โครงการนี้ตอบสนองยุทธศาสตร์ที่ 3 ของ Thailand National AI Strategy ที่มุ่งสร้างบุคลากร 3 ระดับ ได้แก่
-
ระดับพื้นฐาน (Beginner)
-
ระดับวิศวกร (Engineer)
-
ระดับผู้เชี่ยวชาญ (Professional)
มหาวิทยาลัยจึงมีบทบาทสำคัญทั้งในการฝึกอบรมและสร้างเครือข่าย AI Community เพื่อความร่วมมือทางวิชาการอย่างต่อเนื่อง
3. กรอบวิเคราะห์รูปแบบการประยุกต์ใช้ AI เพื่อการเรียนการสอนระดับอุดมศึกษา
จากการเก็บข้อมูลเชิงประจักษ์ในกิจกรรมอบรม สามารถสรุปรูปแบบการประยุกต์ใช้ AI ได้ 4 มิติ ดังนี้
3.1 AI เพื่อการออกแบบการเรียนรู้ (AI-enabled Instructional Design)
AI ช่วยอาจารย์วิเคราะห์ผู้เรียน วางแผนรายวิชา และออกแบบกิจกรรม เช่น
-
การสร้าง AI Tutor ที่ปรับเนื้อหาและโจทย์ตามศักยภาพ
-
การใช้ AI วิเคราะห์ทักษะผู้เรียนรายบุคคล
-
การเลือกกลยุทธ์การสอนที่เหมาะสมกับ Active Learning
3.2 AI เพื่อเสริมสร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้สอน–ผู้เรียน (AI-driven Interactivity)
ตัวอย่างเช่น
-
AI Chatbot กระตุ้นการค้นคว้าและบทบาทสมมุติ (role play)
-
การเรียนแบบระดมความคิด (Brainstorming) โดยใช้ AI ช่วยจัดกลุ่มไอเดีย
-
ระบบโต้ตอบที่ทำให้ผู้เรียนมีส่วนร่วมมากขึ้น
3.3 AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการเรียนการสอน (AI-powered Classroom Management)
ผ่านแพลตฟอร์ม Abdul Uni ซึ่งมีความสามารถ เช่น
-
ตรวจงานอัตโนมัติ
-
ประเมินผลและให้ฟีดแบ็ก
-
ติดตามความก้าวหน้าผู้เรียน
-
ดูแลผู้เรียนรายบุคคลผ่านระบบ AI Tutor
สิ่งนี้ช่วยลดภาระงานอาจารย์และเพิ่มเวลาในการโฟกัสการสอนเชิงคุณภาพ
3.4 AI เพื่อพัฒนารูปแบบการสอนเฉพาะสาขาวิชา (Discipline-specific AI Application)
กรณีศึกษาที่นำเสนอในเวทีอบรม ได้แก่
-
การท่องเที่ยวและการโรงแรม → ใช้ AI ออกแบบสถานการณ์จำลอง
-
Digital Marketing → วิเคราะห์ข้อมูลผู้บริโภคและสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ
-
International Business → ใช้ AI Teaching Assistant Bot
สิ่งนี้ทำให้การเรียนรู้เชื่อมโยงกับโลกงานจริงมากขึ้น
4. ผลลัพธ์จากการอบรมเชิงปฏิบัติการ: พื้นที่ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
กิจกรรมอบรมครั้งแรกจัดที่ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ระหว่างวันที่ 17–18 พฤศจิกายน 2568 โดยมีผู้เข้าร่วมกว่า 120 คน จาก 31 มหาวิทยาลัย จุดเด่นของเวทีนี้คือ
-
การแลกเปลี่ยนแนวคิดและกรณีศึกษาจากผู้เชี่ยวชาญหลากหลายมหาวิทยาลัย
-
การสาธิตการใช้งาน AI สำหรับการสอนในสาขาที่แตกต่างกัน
-
Workshop ที่ให้ผู้เข้าร่วมออกแบบการสอนผสาน AI ด้วยตนเอง
เนื้อหามีความเข้มข้นทั้งทางทฤษฎีและการปฏิบัติ สร้างความเข้าใจที่นำไปสู่การใช้จริงในห้องเรียน
5. การวิเคราะห์ประเด็นท้าทายและข้อจำกัดในการประยุกต์ใช้ AI
แม้ AI จะนำมาซึ่งโอกาส แต่ก็มีประเด็นท้าทายที่ต้องพิจารณา ได้แก่
5.1 ความเหลื่อมล้ำด้านเทคโนโลยีระหว่างสถาบัน
บางมหาวิทยาลัยอาจขาดโครงสร้างพื้นฐานหรือบุคลากรด้านเทคโนโลยี
5.2 ประเด็นจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวของผู้เรียน
การใช้ข้อมูลผู้เรียนต้องกำกับด้วยแนวทางที่โปร่งใสและปลอดภัย
5.3 ความพร้อมและทักษะของอาจารย์แต่ละสาขา
อาจารย์ที่ไม่ใช่สายเทคโนโลยีอาจต้องการเวลาในการปรับตัว
5.4 ความเสี่ยงในการพึ่งพา AI มากเกินไป
ต้องเน้นการใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่ตัวแทนอาจารย์
6. ข้อเสนอเชิงนโยบายเพื่อยกระดับการใช้ AI ในระดับอุดมศึกษา
-
พัฒนาหลักสูตรอบรม AI แบบต่อเนื่อง (Continuous AI Upskilling)
รวมถึงหลักสูตรเฉพาะสาขาวิชา -
สร้าง AI Community ระดับอุดมศึกษา
เพื่อแบ่งปันกรณีศึกษาและวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุด -
ผลักดันแพลตฟอร์ม AI Education มาตรฐานกลาง
เช่น Abdul Uni ให้ใช้ได้ในทุกมหาวิทยาลัย -
กำหนดแนวทางจริยธรรม AI เพื่อการสอนอย่างเป็นระบบ
รวมถึงข้อแนะนำเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล -
สนับสนุนการวิจัยและนวัตกรรมด้านการเรียนรู้ด้วย AI
เพื่อสร้างองค์ความรู้ใหม่สำหรับสังคมไทยในระยะยาว
7. สรุป
AI ไม่ได้เป็นเพียงนวัตกรรมด้านเทคโนโลยี แต่เป็น โครงสร้างพื้นฐานใหม่ของการเรียนรู้ ที่ช่วยให้มหาวิทยาลัยสามารถออกแบบการเรียนการสอนที่มีความเฉพาะตัว เข้าถึงผู้เรียนได้ลึกซึ้ง และเพิ่มประสิทธิภาพให้กับผู้สอน โครงการฝึกอบรม “การประยุกต์ใช้ AI เพื่อการเรียนการสอนระดับอุดมศึกษา” จึงเป็นก้าวสำคัญของประเทศไทยในการเตรียมกำลังคนคุณภาพสำหรับอนาคต
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น